의료 분석이란 무엇입니까? 효과적인 의료 분석 전략을 구축하는 방법

강력한 의료 데이터 플랫폼에 일반적으로 저장되고 검색되는 임상 데이터, 환자 데이터 및 병원 기술 데이터와 같은 용어를 들어본 적이 있을 것입니다.

의료 분석이란 무엇입니까? 이러한 데이터는 병원의 경계벽에만 국한된 것인가, 의사의 마음에만 국한된 것인가? 음 ... 아니.

이는 의료 분석으로 널리 알려진 데이터로, 전체 의료 산업을 더 큰 방식으로 재정의하고 있습니다. 가장 유망한 방식으로 의료 부문을 재편하는 것을 목표로 합니다.

그렇다면 이 데이터는 정확히 무엇입니까? 이전에는 볼 수 없었던 더 발전되고 훨씬 더 나은 의료 시스템을 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 바로 다음 섹션에서 페이지를 빠르게 펼쳐 보겠습니다.

의료 분석이란 무엇입니까?

음, 추적을 통해 의료 분석은 과거 및 현재 의료 메트릭 또는 데이터를 수집하고 분석하는 미묘한 프로세스입니다. 더 큰 차원에서 의료 부문의 성장에 기여하는 데 활용됩니다. 비용 절감, 시간 절약, 진단 효율성 및 기타 여러 요소의 형태로 환자 관리 및 진단의 개선을 가져오는 데 사용됩니다.

이러한 모든 데이터를 비즈니스 인텔리전스 도구 및 데이터 시각화 플랫폼과 결합하면 신속하고 실시간으로 의료 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 관리자와 관리자는 고급 운영 및 관리에 도움이 되는 실행 가능한 통찰력에서 파생된 실시간 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.

의료 데이터가 증가함에 따라 이 엄청난 양의 데이터를 저장할 수 있는 강력한 의료 데이터 플랫폼의 수도 증가해야 하며, 이와 함께 이러한 데이터를 통찰력으로 변환하는 데 도움이 되는 응집력 있는 전략이 필요합니다. 결과적으로 더 건강한 환자 생활. 이 예측 분석 프로세스는 의료 분야에서 볼 수 있는 변화를 가져오는 것을 목표로 합니다.

그렇다면 의료 산업에서 차별화와 탁월함의 세계를 만드는 데 도움이 될 수 있는 의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 방법은 무엇입니까?

알아 보자.

의료에서 예측 분석을 사용하는 방법은 무엇입니까?

분석가에 따르면 최근 몇 년 동안 의료 데이터의 증가는 절대적으로 경이적이었습니다. 의료 제공자 정보, 환자 정보, 실험실 결과, 처방 세부 정보, 환자 활동 추적 및 기타 모든 관련 정보와 같은 데이터는 이제 접근성을 용이하게 하고 적절한 데이터 관계 스키마를 구축하는 것을 목표로 하는 동일한 의료 데이터 플랫폼에 통합되고 있습니다.

의료진이나 분석이 환자의 데이터를 동기화하고 정렬하는 데 도움이 되며, 이는 주어진 시점에서 쉽게 검색하는 데 도움이 될 것입니다. 그들은 그 어느 때보 다 환자 치료 전달 시스템을 개선하는 결과를 낳을 것입니다.

그것은 환자의 과거 질병, 그들이 겪은 진단, 다가오는 진단의 좋은 이미지, 성공률, 위험 요소, 정확한 시간 및 예산 추정 및 많은 요소를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이 모든 것이 환자의 건강을 개선하고 특정 의료 기관의 명성과 성공률에 기여할 것입니다.

그렇다면 이러한 의료 분석의 다른 고급 용도는 무엇입니까? 살펴보는 것은 어떨까요?

의료 데이터 분석의 일반적인 이점

환자 진료의 질 향상

의료 기관이 환자 데이터에 액세스하고 의료 시스템이 치료, 진단 및 지속적인 치료를 중심으로 하는 패턴과 추세를 풀 수 있도록 합니다.

실행 가능한 통찰력에 액세스

의료 데이터 분석은 환자, 인구 및 소비자와의 향후 상호 작용에 주의를 환기시키는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

인구의 질병 관리 개선
분석은 인구에게 의료 이니셔티브에 대해 알리고 질병 확산을 더 잘 관리하고 의료 자원을 할당하고 발병을 예측하는 등의 작업을 수행합니다.

소비자 반응의 근본 원인 알아보기

마케팅 전문가는 아웃리치에 대한 소비자 반응의 실제 원인에 대해 배우고 환자 참여를 개선하기 위해 개인화된 캠페인을 만들 수 있습니다.

시장 점유율 확보

고객에 대해 알아보세요. 고객이 어떤 케어를 관리하는지, 어떤 의료 서비스를 최적화해야 하는지 알아보세요.

환자 수술 개인화

각 환자 여정은 정보에 입각한 연락 센터 에이전트를 통해 그리고 챗봇을 통해 자동으로 사용자 지정할 수 있습니다.

의료 분석의 고급 사용

우리 모두 알고 있듯이 의료 데이터는 조직의 임상, 운영 및 재정 상태를 결정하는 중요한 요소이므로 해당 사용자는 환자 치료 및 환자 생활에만 국한될 수 없습니다. 그것은 의료 기관의 효율적인 기능과 많은 관련이 있습니다.

여기서는 고급, 분석 솔루션, 분석 인사이트 대시보드 및 품질 스코어보드의 세 가지 세그먼트로 크게 분류했습니다.

각각을 간략하게 이해해 보겠습니다.

• 고급 분석 솔루션

이제 조직으로서 이를 활용하여 실행 가능한 데이터를 손끝에 넣고 액세스할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다. 임상 개선 및 환자 치료 발전을 위한 최상의 가능성을 펼치는 데 도움이 되는 풍부한 통찰력을 갖춘 풍부한 데이터 저장소를 만들고 활용할 수 있습니다. 이제 의료 시스템을 정확하게 평가, 분석 및 성장시키는 데 도움이 되는 고급 분석을 통해 사용자 친화적인 시스템과 방법론을 만들 수 있습니다.

• 분석 인사이트 대시보드

이제 임상, 재무 및 운영 성과에 영향을 미치는 조직의 중요한 영역을 심층적으로 분석할 수 있는 Analytic Insights 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 고급 의료 데이터 플랫폼은 환자 수준의 세부 사항에 이르기까지 추세와 성과 측정을 보고, 분석하고, 평가할 수 있는 가능성이 있는 고도의 대화형 경험을 제공합니다.

• 품질 점수판

고급 의료 데이터 플랫폼에는 의료 및 품질 직원이 관리 작업에 소요되는 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 되는 품질 점수판과 함께 제공됩니다. 필수 데이터 요소는 매력적이고 직관적으로 제시됩니다. 빠르고 유연한 워크플로를 통해 더 적은 시간과 더 적은 수의 클릭으로 A 지점에서 B 지점으로 이동할 수 있으므로 환자 치료에 집중할 수 있습니다.

효과적인 분석 전략을 구축하는 방법은 무엇입니까?

의료 분석 이니셔티브를 지원하기 위한 도구, 인재 및 데이터를 시작하기 전에 먼저 실용적인 분석을 위한 강력한 전략을 설정해 보겠습니다. 다음은 시작하기 위한 4가지 주요 고려 사항입니다.

고품질 의료 데이터로 시작

데이터를 직접 수집 및 기록하든 의료 데이터 플랫폼에서 구매하든 관계없이 데이터가 깨끗하고 정확하며 완전하고 형식이 올바른지 확인하십시오. 데이터는 여러 플랫폼에서 사용할 수 있어야 합니다. 기본적으로 의료 데이터는 구조화되지 않고 여러 형태로 제공됩니다.

그리고 이 비정형 데이터에는 직원, 환자 및 전반적인 성과에 대한 모든 정보가 있습니다. 데이터가 의료 데이터 관리 시스템, 기술로 구조화되면 의료 시스템에서 관련성이 높은 고품질 데이터에 액세스할 수 있습니다.

다음으로 데이터 사일로를 고려해야 합니다. 동일한 데이터 리포지토리에 있는 타사 데이터로 정리되고 표준화된 데이터를 풀링합니다. 최고의 성장 기회를 발견하고 전례 없는 가치를 창출하기 위한 최선의 조치를 계획하는 데 도움이 됩니다.

참고 – 적절한 데이터 관리는 의료 분석의 장애물을 극복하는 데 도움이 됩니다.

의료 분석에서 편향을 찾아 제거하십시오.

산업 전반에 걸쳐 명시적 편향과 암묵적 편향이 데이터 분석의 가치에 영향을 미치며 의료 서비스도 예외는 아닙니다. 데이터 분석 전략이 잠재적 편향을 무효화하고 잘 설명되도록 하는 것이 중요합니다.

가장 좋은 방법은 사람들과 함께 일을 시작하는 것입니다! 의료 품질 전문가, 개발자 및 기타 환자 부문과 긴밀하게 협력하여 환자의 실제 요구 사항을 파악하십시오. 통찰력이 전문가 및 환자의 경험과 일치하는지 확인하십시오. 일치하지 않는 항목이 있는 경우 모든 소비자 및 환자 세그먼트의 고품질 데이터가 있는지 다시 확인하십시오.

환자 개인정보 보호에 중점

최적의 환자 결과를 위한 효율적인 건강 이니셔티브는 HIPAA 인증을 통해 달성할 수 있습니다. 임상 데이터는 의사 진료, 연구 센터, 병원, 보조 제공자 등과 같은 의료 조직 간에 보호되고 안전하게 공유되어야 한다고 말합니다.

의료 기관은 여러 기관과 협력합니다. 또한 고품질의 HIPAA 준수 데이터가 필요합니다. 여기에는 보험사, 의료 중심 청소업체 등이 포함됩니다.

외부 전문 지식 가져오기

조직은 매일 방대한 양의 의료 데이터를 수집합니다. 데이터 과학자는 데이터를 최대한 활용할 수 있는 리소스와 기술이 부족한 많은 병원에서 수요가 많고 손이 닿지 않는 곳에 있습니다. 통찰력을 제공하고 격차를 메우기 위한 최선의 조치를 제안하는 도구를 활용하십시오.

최종 생각

의료 데이터의 상당한 증가로 인해 전 세계의 많은 조직이 고급 의료 데이터 플랫폼을 통해 이러한 데이터를 저장하고 가치 있는 통찰력으로 변환하는 고급 방법을 채택했습니다.

이러한 훌륭한 의료 분석은 인류가 직면한 심각한 건강 질병을 감지, 분석 및 진단하는 효율적인 고급 메커니즘을 도입하여 환자의 건강을 개선하는 데 사용됩니다.

이 유용한 정보를 그냥 지나치지 않고 최대한 활용하여 이 의료 산업에 기여하는 사람 중 하나입니까? 의견 섹션에서 알려주십시오.

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